L’IA (intelligence artificielle) révolutionne l’agriculture en offrant aux agriculteurs des outils avancés pour détecter et anticiper les menaces sur les cultures. Les ravageurs et maladies des plantes causent des pertes dévastatrices – jusqu’à 15 à 40 % des rendements mondiaux – rendant l’alerte précoce indispensable.

Les systèmes modernes d’IA (apprentissage automatique et réseaux neuronaux profonds) peuvent analyser d’énormes volumes de données (images, météo, données de capteurs, etc.) pour détecter des signes subtils de maladie ou prévoir des épidémies. Les experts internationaux soulignent que l’IA excelle dans la « surveillance dynamique du comportement des ravageurs » et l’utilisation de données en temps réel pour cibler les interventions là où elles sont les plus nécessaires.

En résumé, l’agriculture intelligente utilise désormais l’IA pour détecter et prédire les problèmes des cultures, aidant ainsi les agriculteurs à appliquer la solution adéquate au bon moment.

Détection des ravageurs et maladies par analyse d’images

Un agriculteur kényan utilise une application smartphone alimentée par l’IA (PlantVillage) pour identifier les ravageurs sur une feuille de maïs. La reconnaissance d’images pilotée par IA permet à quiconque de diagnostiquer les problèmes des plantes à partir d’une photo.

Par exemple, l’application gratuite PlantVillage a été entraînée sur des milliers d’images de cultures saines et infectées, ce qui lui permet de reconnaître des ravageurs courants comme la chenille légionnaire d’automne sur le maïs. L’agriculteur pointe simplement la caméra de son téléphone vers une feuille endommagée, et l’application identifie le coupable (via un assistant vocal) et suggère même des mesures de lutte.

Des applications et plateformes similaires basées sur l’IA (souvent utilisant des réseaux neuronaux convolutifs) existent désormais dans le monde entier : elles peuvent détecter des taches foliaires, des brûlures ou des dégâts d’insectes sur les tomates, poivrons, céréales et bien d’autres cultures.

En automatisant le diagnostic visuel, ces outils aident les petits exploitants à « éliminer les suppositions » et à traiter uniquement les problèmes réels.

Réseaux de capteurs et analyses prédictives

Une serre au Kenya équipée de capteurs IA (FarmShield) pour surveiller la température, l’humidité et l’humidité du sol. Au-delà des images, l’IA utilise les données en temps réel des capteurs pour prédire le risque de ravageurs. Les exploitations agricoles et serres sont équipées de capteurs IoT mesurant la température, l’humidité, le CO₂, l’humidité du sol, etc.

Des systèmes spécialisés (comme FarmShield) enregistrent en continu ces conditions et les analysent via des modèles d’apprentissage automatique. Au Kenya, par exemple, un agriculteur utilise « FarmShield » pour surveiller le climat de sa serre ; l’IA recommande précisément quand arroser les concombres pour éviter le stress et les maladies.

Dans les grandes exploitations, des stations météorologiques (vent, pluie, nutriments du sol) alimentent des modèles IA intégrant des données satellites et de drones. Dans les champs de canne à sucre en Inde, par exemple, une plateforme IA combine les relevés météorologiques locaux et les images pour envoyer des alertes quotidiennes – par exemple « Arrosez davantage. Pulvérisez de l’engrais. Surveillez les ravageurs. » – avec des cartes satellites indiquant précisément où intervenir.

Ces systèmes d’analyse prédictive apprennent les schémas à partir de séries temporelles de données afin que, lorsque les conditions favorisent une épidémie de ravageurs (forte humidité, nuits chaudes, etc.), les agriculteurs reçoivent une alerte précoce.

Les principales données et méthodes IA comprennent :

• Données météorologiques et climatiques : Les modèles d’apprentissage automatique utilisent la température, l’humidité, les précipitations et l’historique du vent pour prévoir les épidémies de ravageurs. Une étude a prédit avec une très grande précision (AUC ~0,985) les ravageurs du coton (pucerons et thrips) à partir de ces variables climatiques. Une analyse d’IA explicable a même montré que l’humidité et la période saisonnière sont les meilleurs prédicteurs.

• Capteurs de sol et de croissance : Les relevés continus (par exemple humidité du sol, mouillure des feuilles, CO₂) aident l’IA à détecter les conditions propices aux maladies. Un modèle d’apprentissage profond de 2023 a prédit des scores de risque pour les maladies de la fraise, du poivron et de la tomate uniquement à partir des données environnementales de la serre.
  Cette approche basée sur les données a atteint une moyenne de 0,92 AUROC, ce qui signifie qu’elle détecte de manière fiable quand les conditions franchissent un seuil de risque.

• Télédétection (satellites, drones) : Les images haute résolution des champs permettent à l’IA de repérer les plantes stressées avant que l’œil humain ne puisse le faire. Par exemple, les cartes satellites peuvent montrer des zones de végétation moins verte (indiquant un stress) ; une application IA (Agripilot.ai) utilise ces cartes pour que l’agriculteur « puisse irriguer, fertiliser ou pulvériser des pesticides uniquement dans des zones spécifiques ».
  Les drones équipés de caméras peuvent survoler vergers ou plantations, et les algorithmes IA analysent ces photos aériennes pour détecter les plantes malades (comme démontré dans les champs de bananes et de soja).

• Données historiques d’épidémies : Les données passées sur les occurrences de ravageurs, les rendements et les interventions sont utilisées pour entraîner et valider les modèles prédictifs. En apprenant des saisons précédentes (et même des exploitations voisines via des plateformes partagées), l’IA améliore ses alertes au fil du temps.

Ensemble, ces flux de données alimentent les plateformes d’analyse prédictive et les outils d’aide à la décision. En pratique, les agriculteurs reçoivent des alertes simples ou des cartes (via des applications mobiles ou tableaux de bord) indiquant où et quand agir – par exemple « appliquer un fongicide la semaine prochaine » ou « vérifier le champ A pour des œufs de sauterelles ». En éliminant les approximations dans le calendrier de la lutte antiparasitaire, les informations pilotées par l’IA contribuent à réduire les pulvérisations inutiles et à augmenter les rendements.

Exemples concrets et outils

Des agriculteurs du monde entier utilisent déjà des solutions IA pour lutter contre les ravageurs et les maladies. En Afrique, les petits exploitants pointent leur smartphone vers les feuilles des cultures et font confiance au diagnostic.

À Machakos, au Kenya, un agriculteur de maïs a scanné sa plante avec PlantVillage et l’application a immédiatement détecté la chenille légionnaire d’automne sur la feuille. Parallèlement, un projet voisin (Virtual Agronomist) utilise des données continentales de sol et satellites pour conseiller sur la fertilisation et la gestion des ravageurs ; ces deux outils ont été entraînés sur d’immenses bases de données d’images et de mesures de terrain.

En Inde, le système Agripilot.ai (une plateforme soutenue par Microsoft) fournit aux agriculteurs des recommandations spécifiques à leur exploitation – par exemple « Surveillez les ravageurs dans le coin nord-ouest du champ » – basées sur les données des capteurs et satellites.

Même les pièges commerciaux utilisent désormais l’IA : les pièges à phéromones automatisés (comme Trapview) capturent les insectes et utilisent des caméras embarquées ainsi que l’apprentissage automatique pour compter et identifier les espèces nuisibles. Ces pièges intelligents peuvent prévoir les épidémies en détectant en temps réel la montée des populations de ravageurs, permettant une intervention ciblée avant que l’infestation ne se propage.

Dans tous ces exemples, l’IA étend efficacement la portée des agronomes et services de vulgarisation souvent rares. Selon des rapports sectoriels, la plupart des applications IA en Afrique concernent l’agriculture et la sécurité alimentaire.

En transformant les données en conseils exploitables – que ce soit via des applications, des pièges intelligents ou des réseaux de capteurs – l’IA aide les agriculteurs à prendre « la bonne décision au bon moment » pour la lutte antiparasitaire.

Défis et perspectives

Malgré ses promesses, la prédiction des ravageurs basée sur l’IA rencontre aussi des obstacles. Des données locales de haute qualité sont indispensables : comme le souligne la FAO, les agriculteurs doivent avoir accès à de bons réseaux de capteurs, à la connectivité et à la formation pour que ces outils fonctionnent.

Dans de nombreuses régions, l’accès limité aux smartphones, une connexion internet irrégulière et l’absence de données historiques restent des freins. De plus, les experts mettent en garde contre le fait que les modèles IA peuvent négliger le contexte local – par exemple, un chercheur africain avertit que la plupart des jeux de données d’entraînement excluent les savoirs agricoles autochtones, si bien que les conseils purement basés sur l’IA pourraient ignorer des pratiques locales éprouvées.

Une utilisation responsable signifie combiner les recommandations de l’IA avec l’expertise des agriculteurs plutôt que de suivre aveuglément les algorithmes.

À l’avenir, les progrès continus amélioreront encore la prédiction des ravageurs. De nouveaux modèles d’apprentissage profond et des techniques d’IA explicable rendront les prévisions plus précises et transparentes.

La FAO travaille même sur de grands modèles agricoles d’IA (similaires aux GPT pour l’agriculture) qui intégreront des données mondiales pour conseiller en temps réel sur des problématiques locales. Par ailleurs, la communauté internationale de protection des plantes forme du personnel à l’utilisation de l’IA et des drones pour la surveillance de maladies mortelles (par exemple le Fusarium de la banane).

En résumé, prédire les ravageurs et maladies des plantes avec l’IA implique de combiner plusieurs technologies : la vision par ordinateur pour identifier les symptômes, les capteurs IoT pour suivre les conditions de croissance, et l’apprentissage automatique sur des données historiques et environnementales pour anticiper les épidémies.

Ces méthodes offrent aux agriculteurs des outils puissants d’alerte précoce et de diagnostic. En intégrant l’IA dans l’agriculture, les producteurs peuvent réduire les pertes de récoltes, diminuer l’usage des pesticides et rendre l’agriculture plus résiliente.

Comme le résume un expert du CIPV, l’IA « minimise le gaspillage des ressources, améliorant l’efficacité de la gestion en priorisant l’action uniquement dans les zones critiques » – un avantage à la fois pour la productivité et la durabilité.